Improving photometric galaxy clustering constraints with cross-bin correlations
Notice bibliographique
Résumé
Clustering studies in current photometric galaxy surveys focus solely on autocorrelations, neglecting cross-correlations between redshift bins. We evaluate the potential advantages and drawbacks of incorporating cross-bin correlations in Fisher forecasts for the Dark Energy Survey (DES) and the forthcoming Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (LSST). Our analysis considers the impact of including redshift space distortions (RSD) and magnification in model predictions, as well as systematic uncertainties in photometric redshift distributions (photo-$z$). While autocorrelations alone suffer from a degeneracy between the amplitude of matter fluctuations (${\ensuremath{\sigma}}_{8}$) and galaxy bias parameters, accounting for RSD and magnification in cross-correlations helps break this degeneracy---although more weakly than the degeneracy breaking expected from a combined analysis with other observables. Incorporating cross-bin correlations does not significantly increase sensitivity to photo-$z$ systematics, addressing previous concerns, and self-calibrates photo-$z$ systematics, reducing errors on photo-$z$ nuisance parameters. We suggest that the benefits of including cross-correlations in future photometric galaxy clustering analyses outweigh the risks, but caution that careful evaluation is necessary as more realistic pictures of surveys' precision and systematic error budgets develop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».